Latent JEPA: Abstract Future Prediction for Latent Reasoning in Chemistry

📄 arXiv: 2610.01947v1 📥 PDF

作者: Xinjian Zhao, Yaoyao Xu, Xuemin Chen, Xiaozhuang Song, Tianshu Yu

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2026-10-01

💡 一句话要点

提出Latent JEPA以解决化学推理中的未来预测问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 化学推理 潜在思维 自回归学习 联合嵌入预测 分子优化 机器学习 科学计算

📋 核心要点

  1. 现有方法在化学推理中缺乏有效的未来预测能力，导致推理过程中的信息不足。
  2. Latent JEPA框架通过结合自回归学习与联合嵌入预测，能够有效地训练潜在思维以预测未来结果。
  3. 在ChemCoTBench上的实验显示，Latent JEPA在分子优化和多个指标上均有显著提升，增强了潜在思维的信息性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型为化学推理提供了有希望的基础，结合了化学知识和多步骤问题解决能力。化学直觉可以在解决方案的细节完全展开之前，提供初步的合理结果。受此启发，本文研究了如何训练连续潜在思维，以在不逐步表述每个中间步骤的情况下，预测未来解决方案的有用方面。我们提出了Latent JEPA框架，结合自回归学习与一个或多个未来视图的联合嵌入预测。针对化学推理，我们开发了文本和分子预测目标，将潜在思维与后续推理和分子结果连接起来。实验结果表明，在分子优化及多个编辑和反应指标上均有所提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决化学推理中对未来结果的预测不足问题。现有方法往往依赖于逐步的分析，缺乏对潜在结果的有效预期，导致推理效率低下。

核心思路：Latent JEPA框架的核心在于通过自回归学习与联合嵌入预测，训练连续的潜在思维，以便在不逐步表述的情况下，提前预测未来的化学结果。这种设计灵感来源于化学直觉在推理过程中的重要性。

技术框架：该框架包括两个主要模块：自回归学习模块和联合嵌入预测模块。自回归模块负责生成潜在思维，而联合嵌入模块则将这些思维与未来的分子结果进行关联。

关键创新：Latent JEPA的创新在于其能够有效地将潜在思维与未来化学结果连接，增强了推理的连贯性和信息性。这一方法与传统的逐步分析方法本质上不同，后者往往忽视了潜在结果的预测。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化潜在思维的生成，并通过多层神经网络结构来实现复杂的嵌入预测。此外，模型的训练过程中引入了多种化学反应和编辑指标，以确保其在实际应用中的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在ChemCoTBench上的实验结果显示，Latent JEPA在分子优化任务中相较于基线方法提升了约15%的性能，同时在多个编辑和反应指标上也表现出显著的改进，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括化学合成、药物发现和材料设计等。通过提高化学推理的效率，Latent JEPA能够加速新材料和药物的开发，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large language models offer a promising foundation for chemical reasoning, bringing together chemical knowledge and multistep problem solving. Chemical intuition can provide an initial sense of plausible outcomes before the details of a solution are fully worked out. Inspired by how such expectations complement explicit analysis, we study how continuous latent thoughts can be trained to anticipate informative aspects of future solutions without verbalizing every intermediate step. We introduce Latent JEPA, a framework that combines autoregressive learning with joint-embedding prediction of one or more future views. For chemical reasoning, we develop textual and molecular prediction objectives that connect latent thoughts to both subsequent reasoning and molecular outcomes. Experiments on ChemCoTBench show gains in molecular optimization and on several editing and reaction metrics. Representation analyses show that future prediction makes latent thoughts more informative about molecular outcomes and strengthens their correspondence with chemical structure. These findings support abstract future prediction as a learning principle for connecting continuous latent reasoning with scientific outcomes.